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Enregistrement W1788945862 · doi:10.24908/pceea.v0i0.4882

CUSTOM GRAPHICAL SIMULATORS FOR VHDL LOGIC DESCRIPTIONS AND THE ALTERA NIOS II PROCESSOR

2013· article· en· W1788945862 sur OpenAlexafffundvenue
Naraig Manjikian, Valerie Sugarman

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVLSI and Analog Circuit Testing
Établissements canadiensUniversity of WaterlooQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésVHDLComputer scienceComputer architectureLogic simulationRegister-transfer levelHardware description languageComputer hardwareRelation (database)Logic synthesisField-programmable gate arrayLogic gate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the rationale for devel- oping custom graphical simulators for courses in digital logic and computer architecture, discusses key features of these simulators in relation to the laboratory hardware for the two courses in question, and explores the learning benefits that can be obtained. The digital logic simulator models switch/pushbutton inputs and LED outputs, and it allows a custom circuit to be specified rapidly in a subset of the VHDL language using predefined signal names and flip-flop elements. The computer architecture simulator provides higher-level modeling of the execution behavior of a 32-bit processor with graphical depiction of register and memory contents. It simulates character input/output, and it models the switch, pushbutton, and LED features of laboratory hardware. When students in the two courses were surveyed about the custom simulators, a majority of them indicated a degree of enhancement to their learning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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